Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Application STKDE+

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F44994575%3A_____%2F21%3AN0000024" target="_blank" >RIV/44994575:_____/21:N0000024 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://kdeplus.cz/cz/stmethod" target="_blank" >http://kdeplus.cz/cz/stmethod</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Application STKDE+

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Spatial-Temporal Kernel Density Estimation PLUS (STKDE+) stems from the KDE+ method (Bíl et al., 2013) determining locations (parts of lines) with a statistically significant concentration of points (e. g. collisions, traffic crashes). These locations, which we refer to as hotspots, are significantly different from a pattern arising from random uniform distribution. The presence of hotspots therefore shows the least likely arrangement of points along the line section. The STKDE+ method extends the KDE+ framework by including the temporal dimension through a moving window approach. As a result, the hotspots are identified not only in space but also in time. It allows a user to observe the temporal evolution of hotspots.

  • Název v anglickém jazyce

    Application STKDE+

  • Popis výsledku anglicky

    Spatial-Temporal Kernel Density Estimation PLUS (STKDE+) stems from the KDE+ method (Bíl et al., 2013) determining locations (parts of lines) with a statistically significant concentration of points (e. g. collisions, traffic crashes). These locations, which we refer to as hotspots, are significantly different from a pattern arising from random uniform distribution. The presence of hotspots therefore shows the least likely arrangement of points along the line section. The STKDE+ method extends the KDE+ framework by including the temporal dimension through a moving window approach. As a result, the hotspots are identified not only in space but also in time. It allows a user to observe the temporal evolution of hotspots.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10700 - Other natural sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů